경제발전과 더불어 교통수단으로 자동차의 이용률은 점차 높아져 가고 있으며, 통계에 의하면 1980년 9월말 기준 전국에 50만대가 운행되고 있다. 이상과 같이 많은 차량이 움직이면 빈번한 교통사고와 더불어 안전을 생각하지 않을 수 없다. 정부에서는 81년 4월 1일부터 고속도로상 에서 안전벨트를 착용하지 않으면 규제하도록 되어 있다. (내무부령으로 도로교통법에서 명시 되어 있음) 본고에서는 충돌시 자동차에 타고 있는 사람을 보호하고, 각국의 안전벨트법 현황과 착용효과, 안전벨트의 종류, 이상적인 요구성능을 검토하여 그 대책을 살펴보고자 한다.
In this paper, a planar model for mechanics of a vehicle/pedestrian collision incorporating road gradient is derived to evaluate the pre-collision speed of vehicle. It takes into account a few physical variables and parameters of popular wrap and forward projection collisions, which include horizontal distance traveled between primary and secondary impacts with the vehicle, launch angle, center-of-gravity height at launch, distance from launch to rest, pedestrian-ground drag factor, the pre-collision vehicle speed and road gradient. The model including road gradient is derived analytically for reconstruction of pedestrian collision accidents, and evaluates the vehicle speed from the pedestrian throw distance. The model coefficients have physical interpretations and are determined through direct calculation. This work shows that the road gradient has a significant effect on the evaluation of the vehicle speed and must be considered in accident cases with inclined road. In additions, foreign/domestic empirical cases and multibody dynamic simulation results are used to construct a least-squares fitted model that has the same structure of the analytical one that provides an estimate of the vehicle speed based on the pedestrian throw distance and the band within which the vehicle speed would be expected to be in 95% of cases.
산업의 발전과 경제성장을 이루면서 대한민국의 자동차 등록수는 매년 꾸준한 증가세를 보이고 있다. 이와 더불어 자동차 사고 또한 급격히 증가하고 있다. 그러나 자동차 충돌 사고에서 빈번히 발생되는 운전자의 의식불명에 따른 초기 응급조치의 미흡, 뺑소니 또는 사고 후 방치되는 상황을 방지하기 위해 차량용 사고감지 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 교통사고 발생 후 빠른 발생되는 환자의 응급 후송 및 2차 교통사고를 방지하기 위한 시스템의 필요성에 따라 사고감지모듈을 이용하여, 기존 블랙박스보다 민감하고 요즘 급격한 보급률을 보이는 아이폰을 이용하여 사고 통보시스템을 설계 및 구현하였다.
최근 자동차 교통량의 증가로 인해 차량 전복사고가 급증하여 이에 따른 인명피해가 증가해왔으며, 이를 방지하기 위한 차량충돌 실험장비 및 해석프로그램 개발 등의 다양한 기술이 진보되고 있다. 본 연구에서는 적용한 차량모델은 미국 FORD사의 EXPLORER 차종이고, Rollover 해석은 차량충돌해석에 상용되고 있는 PC-Crash 프로그램을 이용하여 SUV의 전복사고 거동 및 충돌속도를 예측하였다. 그 해석결과로 FMVSS No. 208 법규를 통한 SUV차량의 실제 Rollover 거동과 비교할 때 유사한 결과를 보여주었으며, 충돌속도 및 롤각의 특성은 1000 msec 이후부터는 다소 오차율이 커지는 경향을 나타냈다. 그리고 NHTSA의 데이터베이스를 활용하여 고찰한 결과로 충돌속도 15~77 km/h, 충돌각도 $22{\sim}74^{\circ}$ 범위에서 전복사고가 가장 많이 발생함을 나타냈고, 실제 사고사례를 적용함으로써 차량 출발 위치, Roof 파손위치, 정지위치를 재현시켜 차량 Roof가 파손될 때 차량속도 및 충돌시간을 예측할 수 있었다.
교통사고가 발생 한 경우에 스키드마크는 자동차 속도 산출을 위해서 매우 중요한 요소이다. 객관적이고, 과학적인 수사를 위해, 교통 사고는 공정한 기록에 의해서, 컴퓨터 모의 실험, 및 학문, 그리고 충돌 사고 역동성, 도로 및 교통 공학으로 검증되어야 한다. 본 논문에서는, 교통사고, 과학, 객관적인 방법을 이용하여 진짜 교통사고 및 결과를 재현하였다. 모의실험 결과 포장도로와 비포장도로에서는 비포장도로의 제동시간이 포장도로의 제동시간 보다 짧다는 것이 입증되었다.
복합재료 중에서 SMC(sheet molding compound) 복합재료는 자동차의 차체 성형에 주로 쓰이고 있다. 자동차 산업에서는 차량 사고를 고려하여야 하므로 재료의 충돌 거동 및 특성에 관한 연구는 필수적이다. 충돌은 짧은 시간에 일어나기 때문에 육안으로 확인이 어렵다. 따라서 충돌 거동을 확인하기 위해서는 유한요소 모델을 이용한 충돌 손상 해석이 필요하다. 충돌 손상 해석을 위해서는 SMC 복합재료의 손상 모델에 대한 파라메터가 요구된다. 본 연구에서는 SMC 복합재료의 손상 모델에 대한 파라메터를 획득하기 위해 인공신경망 기법을 적용하였다. LS-DYNA에서 파라메터에 따른 결과를 이용하여 대체 모델을 구성하였다. 자유 낙하 충돌 실험에서 얻은 흡수 에너지와 인공신경망 모델을 이용한 흡수 에너지를 비교하여 최적화된 파라메터를 획득하였다. 획득한 파라메터를 유한요소 모델에 적용해 결과를 비교하여 파라메터의 신뢰성을 검증하였다.
자동차의 충돌해석은 다양한 형태로 구성되며, 충돌 중 차량에 작용되는 속도변화는 차량 간의 충돌정도나 차량 내에 탑승한 승객의 안전도를 평가하는 매우 중요한 요소로 활용된다. 이로 인해 충돌해석 시뮬레이션 프로그램을 활용한 속도변화의 결과치를 해석하는 방법들이 필요하게 된다. 그러나 다양한 충돌해석 시뮬레이션이 보급됨으로 인해 각 프로그램에 대한 신뢰성 평가가 요구되고 있다. 본 연구에서는 전혀 다른 물리적 접근방식을 채택하는 충돌해석 프로그램인 EDSMAC과 PC-CRASH프로그램을 활용하여 초기 입력조건 중 차량의 무게, 무게중심, 구름저항, 강성계수, 제동력 등 여러 충돌인자들을 일정한 범위 내에서 값을 변화시키면서 1차원 정면 및 2차원 측면직각충돌 실험을 수행하였다. 그리고 충돌인자들이 출력결과 값인 충돌 중 속도변화에 미치는 영향에 대해 알아보았다. 본 연구 결과, 두 시뮬레이션 프로그램 모두 차량의 무게, 무게중심, 제동력에 대해 동일한 속도변화의 패턴을 보였다. 차량의 강성계수는 EDSMAC에만 반응하였으며, 구름저항계수는 속도변화에 별다른 영향을 미치지 못하였다. 그러나 속도변화의 값에 대해서는 다소 상대적인 차이를 나타내었는데, 이는 각 시뮬레이션 프로그램에 고정된 물성치 값이 그대로 적용됨으로 인한 반응의 결과로 해석된다. 따라서 시뮬레이션 프로그램의 고정 값을 고려한 속도분석으로 교통사고 충돌해석에 대한 신뢰성을 향상시켜야 할 것이다.
One of the most important factors that affect a person's risk of injury in a motor vehicle crash is the age of the person. This study investigates the characteristics of crash injuries among young, middle-aged and older drivers and occupants. Based on the comprehensive claim data from automobile insurance from 2000 to 2007, this study examines in great detail the drivers and occupants injury body regions and severity by age in car-to-car frontal crashes. It has been shown that elderly drivers and occupants suffer more injuries at a chest region compared to the middle-aged group. This research calls attention to the need for design to make vehicles more protective for older drivers in car-to car frontal crashes.
야간에 자동차를 운행할 때 검정색 차량 같은 어두운 색상의 자동차는 운전자가 인지를 못하는 경우가 많고 안개가 짙게 낀 상황도 운전자의 시야가 좁아져 교통사고율이 급격하게 증가한다. 도로교통공단의 자료에 의하면 최근 5년(2009~2013) 동안 가해자의 안전거리 미확보로 인한 교통사고는 매년 감소하는 것으로 나타나지만, 안전운전 의무 불이행 다음으로 두 번째로 높은 사고 건수를 기록하고 있다. 이는 아직도 운전자의 시인성 저하에 대한 방안이 부족하기 때문이다. 시인성 저하를 위한 대책으로 BMW, AUDI, Benz 회사에서 적외선 카메라를 이용한 나이트 비젼이 있으나 거리감지기능이 없어 디스플레이를 계속 주시하면서 운행하여야 하므로 시야가 좁아져 다른 위험이 발생할 수 있다. 현재 시중에 제공되고 있는 적외선 나이트 비젼 카메라를 이용하였을 때 일반 시야보다 약 4배 정도의 거리를 인식할 수 있었고, 이러한 나이트 비젼의 장점을 활용하여 전면 차량과의 안전거리를 확보하는 시스템을 제안한다. 본 논문에서는 제시하는 시스템은 시인성이 떨어지는 환경을 가정하여 설계하였고 나이트 비젼 카메라를 이용해 디스플레이로 출력하여 육안으로 구분할 수 없는 물체도 인지할 수 있어 헤드라이트를 켜고 운행할 때보다 안전한 운행을 할 수 있을 것으로 보인다. 하지만 디스플레이를 지속적으로 주시하며 운행할 경우 거리 감각이 떨어져 근접해 오는 물체와의 충돌 사고를 막기 힘들 것으로 보인다. 따라서 이러한 단점을 보안하기 위해 영상 데이터를 활용하여 앞 차량의 유무를 파악하고 차량이 있을 때 안전거리를 디스플레이에 표시함으로 앞 차량과의 거리를 유지하여 사고를 예방하여 안전 운행이 가능하도록 설계하였다.
The seating postures of passengers in the automated driving vehicle are possible in atypical forms such as rear-facing and lying down. It is necessary to improve devices such as airbags and seat belts to protect occupants from injury in accidents of the automated driving vehicle, and collision safety evaluation tests must be newly developed. The purpose of this study is to define representative types of head-on collision accidents to develop collision standards for autonomous vehicles that take into account changes in driving behavior and occupants' postures. 150 frontal collision cases remained by filtering (accident videos, images, AIS 2+, passenger car, etc…) and random sampling from approximately 320,000 accidents claimed by a major insurance company over the past 5 years. The most frequent accident type is a head-on collision between a vehicle going straight and a vehicle turning left from the opposite side, accounting for 54.7% of all accidents, and most of these accidents occur in permissive left turns. The next most common frontal collision is the center-lane violation by drowsy driving and careless driving, accounting for 21.3% of the total. For the two types above, data such as vehicle speed, contact point/area, and PDOF at the moment of impact are obtained through accident reconstruction using PC-Crash. As a result, two types of autonomous vehicle crash safety test scenarios are proposed: (1) a frontal oblique collision test based on the accident types between a straight vehicle and a left-turning vehicle, and (2) a small overlap collision test based on the head-on accidents of center-lane violation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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